import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Circle
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

print("=" * 80)
print("🔍 定日镜场布局优化设计方案深度分析")
print("=" * 80)

# 读取附件数据
try:
    boundary_data = pd.read_excel('附件.xlsx')
    print(f"\n📊 场地数据分析:")
    print(f"   边界点数量: {len(boundary_data)} 个")
    print(f"   X坐标范围: [{boundary_data.iloc[:,0].min():.1f}, {boundary_data.iloc[:,0].max():.1f}] m")
    print(f"   Y坐标范围: [{boundary_data.iloc[:,1].min():.1f}, {boundary_data.iloc[:,1].max():.1f}] m")
    
    # 计算场地面积（使用Shoelace公式）
    x = boundary_data.iloc[:,0].values
    y = boundary_data.iloc[:,1].values
    area = 0.5 * abs(sum(x[i]*y[i+1] - x[i+1]*y[i] for i in range(-1, len(x)-1)))
    print(f"   场地总面积: {area:.0f} m² ({area/10000:.2f} 公顷)")
    
except Exception as e:
    print(f"   读取场地数据失败: {e}")

print("\n" + "="*80)
print("📋 您的建模方案详细评估")
print("="*80)

print("\n🎯 5.1.1 问题描述 - 评估结果: ✅ 优秀")
print("   ✅ 准确识别核心优化目标: 单位面积年输出功率最大化")
print("   ✅ 正确理解约束条件: 场地边界、安全距离、禁区")
print("   ✅ 问题表述清晰完整")

print("\n🔧 5.1.2 决策变量 - 评估结果: ✅ 设计合理")
print("   ✅ 变量定义完整: Θ = {N, (xi,yi)ᴺᵢ₌₁, (xT,yT)}")
print("   ✅ 包含所有关键参数:")
print("      • N: 定日镜数量 (整数变量)")
print("      • (xi,yi): 第i面定日镜坐标")
print("      • (xT,yT): 吸收塔坐标")
print("   💡 建议: 可考虑添加定日镜朝向角θi作为优化变量")

print("\n🎯 5.1.3 目标函数 - 评估结果: ✅ 数学建模准确")
print("   ✅ 目标函数表达正确:")
print("      max fitness = Σᴺᵢ₌₁(ηtotal,i × Amirror × DNIavg) / 总场地面积")
print("   ✅ 物理意义明确: 单位面积年平均输出热功率")
print("   ✅ 关键参数识别完整:")
print("      • ηtotal,i: 综合光学效率")
print("      • Amirror: 单镜面积") 
print("      • DNIavg: 年均直接辐照度")

print("\n⚖️ 5.1.4 约束条件 - 评估结果: ✅ 约束设计完善")
print("   ✅ 场地边界约束: 正确使用圆形近似")
print("      • 定日镜: x²i + y²i ≤ R²field (Rfield = 350m)")
print("      • 禁区约束: x²i + y²i ≥ R²keepout (Rkeepout = 100m)")
print("      • 吸收塔: x²T + y²T ≤ R²field")
print("   ✅ 安全距离约束: √((xi-xj)² + (yi-yj)²) ≥ max(w,h) + 5m")
print("   ✅ 数量约束: 100 ≤ N ≤ 2000")
print("   ⚠️ 注意: 实际场地为不规则多边形，建议使用点在多边形内判断")

print("\n🤖 5.1.5 优化算法流程 - 评估结果: ✅ 算法设计专业")

print("\n   阶段1: 初始化与预处理 ✅")
print("   ✅ 数据准备完整: DNI数据、太阳轨迹、时间参数")
print("   ✅ 可行域生成: 极坐标网格+Poisson圆盘采样")
print("   ✅ 预计算模块: 太阳-定日镜-吸收塔几何关系")

print("\n   阶段2: 遗传算法优化 ✅")
print("   ✅ 编码方案合理: [N, index1, index2, ..., indexN, xT, yT]")
print("   ✅ 参数设置合理:")
print("      • 种群大小: 100")
print("      • 迭代次数: 200") 
print("      • 交叉概率: 0.8")
print("      • 变异概率: 0.1")
print("   ✅ 适应度计算: 光学效率模型")

print("\n   阶段3: 光学效率计算 ✅")
print("   ✅ 效率分解正确: ηtotal,i = ηcos,i × ηat,i × ηsb,i × ηtrunc,i × ηref,i")
print("   ✅ 各效率因子物理意义明确:")
print("      • ηcos: 余弦效率 (基于太阳入射角)")
print("      • ηat: 空气透射率 (基于距离衰减)")
print("      • ηsb: 阴影-遮挡效率 (几何遮挡计算)")
print("      • ηtrunc: 截断效率 (光斑-接收器匹配)")
print("      • ηref: 镜面反射率 (材料特性)")

print("\n🛠️ 5.1.6 代码实现要点 - 评估结果: ✅ 实现方案可行")
print("   ✅ 模块化设计: data_preprocess.py, genetic_algorithm.py, efficiency_calc.py")
print("   ✅ 性能优化: numpy向量化计算")
print("   ✅ 约束检查: 快速判断函数约束")
print("   ✅ 结果可视化: matplotlib场地布局图")

print("\n" + "="*80)
print("🏆 总体评估与改进建议")
print("="*80)

print("\n✅ 优势分析:")
print("   1. 数学建模严谨: 目标函数和约束条件设计合理")
print("   2. 算法选择恰当: 遗传算法适合此类组合优化问题")
print("   3. 物理模型完整: 光学效率分解全面准确")
print("   4. 实现方案可行: 模块化设计，便于调试优化")
print("   5. 性能考虑周到: 预计算、并行化、向量化")

print("\n💡 改进建议:")
print("   1. 场地约束精化: 使用实际多边形边界替代圆形近似")
print("   2. 算法混合优化: GA+局部搜索(如模拟退火)提升收敛精度")
print("   3. 多目标扩展: 考虑成本-效益平衡的帕累托最优解")
print("   4. 鲁棒性验证: 添加参数敏感性分析和蒙特卡罗验证")
print("   5. 实时优化: 考虑不同季节/时段的动态优化策略")

print("\n🎯 实施优先级:")
print("   🔥 高优先级: 光学效率计算模块 (核心物理模型)")
print("   🔥 高优先级: 遗传算法框架 (主优化引擎)")
print("   🟡 中优先级: 场地约束精化 (提升实用性)")
print("   🟡 中优先级: 结果可视化 (便于分析验证)")
print("   🔵 低优先级: 性能优化 (后期调优)")

print("\n🚀 建议实施路线:")
print("   第1步: 实现基础光学效率计算 (1-2天)")
print("   第2步: 开发遗传算法框架 (2-3天)")
print("   第3步: 集成优化与验证 (1-2天)")
print("   第4步: 结果分析与可视化 (1天)")

print("\n" + "="*80)
print("🎊 结论: 您的建模方案设计优秀，具备很强的可实施性！")
print("建议按照上述路线图逐步实现，预计5-7天可完成高质量求解。")
print("="*80) 